少副本，可用的副本有多少，多少个Pod是running、stopped、 terminated状态，等等 • 资源对象的监控使用 kube-state-metrics，这个开源项目是基于 client-go 开发，轮询 Kubernetes API，并将 Kubernetes 的结构 化信息转换为 metrics • 支持右侧罗列的相关资源对象的指标 • 比如Pod的指标，会有 info、owner、status

Release Notes …… CGO 一次调用开销在 0.08 ~ 1.626 us，另外 CGO 调用 开销呈线性增长；CGO 中 增加 Go 自身计算逻辑时,其 Go 的计算消耗也呈线性增 长 CGO 开销调研 MoE 方案介绍 MoE 整体架构 MoE 功能职责 MoE TraceID 事例分析 MoE 方案优势 MoE 方案介绍 — 整体架构 GoLang L7 extension

年到20年，去中心化云计算、云储存市场有望实现10年 100倍的增长，达到 的规模。 高级能力-精益化运维-云原生AIOps • 传统云原生的运维，虽然依赖于度量， 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因

hystrix • turbine • archaius • atlas • Fegin • Ribbon • Zuul 需要多长时间，才 能使得整个团队掌 握和熟练掌握？ 担心的是：业务团 队在技术上不是长 项 依赖于某一种微服 务框架，可能其服 务治理能力不全、 只能绑定在一种语 言进行研发、升级 怎么办？ 1 2 • 第二个困难已经被Mesh技术架构解决了 • 第一个困难就需要为研发用户提供高级抽象-IaC

操作系统镜像及部署复杂性拖慢应用发布：虚拟机或裸金属设备所依赖的镜像，包含了诸多软件包，如HDFS、Spark、 Flink、Hadoop等，系统的镜像远远大于10GB，通常存在镜像过大、制作繁琐、镜像跨地域分发周期长等问题。基于这 些问题，有些大数据开发团队不得不将需求划分为镜像类和非镜像类需求，当需要修改镜像的需求积累到一定程度， 才统一进行发布，迭代速度受限，当遇到用户紧急且需要修改镜像的需求时，势必面临很大的业务压力。同时，购买